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2021 | Buch

Data Science und Statistik mit R

Anwendungslösungen für die Praxis

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Über dieses Buch

Data Science trägt wesentlich zu einer schnelleren Nutzbarmachung von Markt-, Kunden- und Nutzerdaten bei, inklusive der Analyse von Daten aus Sozialen Netzwerken. Wo früher klassische Statistik für Berechnungen und Vorhersagen herangezogen wurde, da erlauben heute Open-Source-Werkzeuge wie R Daten in unterschiedlichsten Formaten und aus beliebig vielen Quellen für die Analyse einzulesen, aufzubereiten und mit Hilfe von Methoden der Künstlichen Intelligenz und des Machine Learning zu analysieren. Die Ergebnisse können dann anschließend perfekt visuell dargestellt werden, so dass die Entscheider schnell und effektiv davon profitieren können. Daraus lässt sich ableiten, welche Maßnahmen mit einer vorhersagbaren Wahrscheinlichkeit zur Erreichung der eigenen Ziele geeignet sind, z.B. welcher Preis für ein Angebot die gewünschte Nachfrage erzeugt oder welche Marketingmaßnahme eine gewünschte Zielgruppe erreicht.
Dieses Buch vermittelt auf Basis von R, wie Sie Statistik, Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning in der Industrie 4.0 nutzen können. Die Anwendungsbeispiele können von Lesern selbst durchgeführt werden, da das Buch die R-Anweisungen beinhaltet. Damit ist das Buch ideal für Studierende und andere Interessierte, die sich Kenntnisse in der Statistiklösung R aneignen wollen.

Inhaltsverzeichnis

Frontmatter
Kapitel 1. Einleitung
Zusammenfassung
Die Digitalisierung verändert die Welt, die Märkte, die Konkurrenten und die Erwartungen der Kunden. Die Geschwindigkeit, in der sich Märkte verändern, hat sich so erhöht, sodass es immer wichtiger wird relevante Informationen bezüglich der eigenen Organisation und auch bezüglich der Konkurrenz zeitnah zu erhalten.
Bernd Heesen
Kapitel 2. Data Science
Zusammenfassung
Empirische Wissenschaften wie Biologie, Chemie, Ingenieurswissenschaften, Sozial- und Wirtschaftswissenschaften basieren auf dem Beobachten, dem Messen und Erheben von Daten und der Durchführung von Experimenten, um den Untersuchungsgegenstand besser zu verstehen. Der Erkenntnisgewinn erfolgt über Beobachtung, Beschreibung, Erklärung und die Vorhersage von Phänomenen.
Bernd Heesen
Kapitel 3. Data Science mit R
Zusammenfassung
Aus großen Datenmengen wertvolle Informationen zu gewinnen erfordert leistungsfähige Data-Science-Werkzeuge. Ein Data-Science-Werkzeug, das in den vergangenen Jahren immer bedeutsamer geworden ist, ist die ursprünglich für statistische Anwendungen entwickelte Programmiersprache R. Ihre Kernfunktionen liegen in der statistischen Auswertung und der Visualisierung von Daten.
Bernd Heesen
Kapitel 4. Statistik
Zusammenfassung
In der Statistik werden in der Regel quantitative und qualitative Daten analysiert, um neues Wissen zu erlangen. Mithilfe der Statistik versucht man Fragen zu beantworten wie z. B. was ist der günstigste Preis für ein Produkt, um einen maximalen Profit zu erzielen. Um eine solche Frage zu beantworten, benötigt man zunächst Daten.
Bernd Heesen
Kapitel 5. Ausblick Machine Learning & Künstliche Intelligenz
Zusammenfassung
Der Begriff der Künstlichen Intelligenz (KI) kann sehr missverständlich sein. Künstliche Intelligenz basiert letztlich auf Algorithmen, die von Menschen programmiert wurden und unterscheidet sich nur in einem wesentlichen Aspekt von herkömmlichen Computerprogrammen, nämlich dass die Programme mithilfe der Algorithmen selbst lernen können, was als Machine Learning bezeichnet wird.
Bernd Heesen
Backmatter
Metadaten
Titel
Data Science und Statistik mit R
verfasst von
Bernd Heesen
Copyright-Jahr
2021
Electronic ISBN
978-3-658-34825-0
Print ISBN
978-3-658-34824-3
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-658-34825-0

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